【摘 要】
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构建高质量的、大规模的数据集是机器学习取得良好效果的前提和动力。数据集的构建通常由研究人员根据实验需求进行手工标注,然而由于手工标注工作量较大、工作内容枯燥无味,往往导致标注成本过高、标注效率低下。随着机器学习领域的发展,如何提升标注效率成为亟待解决的问题。为了提升标注效率,设计并实现了一个半自动视频图像标注系统,支持对视频图像数据进行手工标注,支持调用各类视频图像处理算法预测标注结果、人工对预测
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构建高质量的、大规模的数据集是机器学习取得良好效果的前提和动力。数据集的构建通常由研究人员根据实验需求进行手工标注,然而由于手工标注工作量较大、工作内容枯燥无味,往往导致标注成本过高、标注效率低下。随着机器学习领域的发展,如何提升标注效率成为亟待解决的问题。为了提升标注效率,设计并实现了一个半自动视频图像标注系统,支持对视频图像数据进行手工标注,支持调用各类视频图像处理算法预测标注结果、人工对预测结果进行检查和调整,大幅提升数据集的生成迭代速度,并对资源文件和结果文件进行管理。对于基础标注功能,采用C#语言设计并实现了具有完备标注功能的客户端,可以对数据进行手工标注和调整。为了支持算法对灵活调用,采用C/S架构,与监控视频智能分析管控平台进行对接,发送算法运行请求,并对算法返回的结果进行解析。针对算法运行生成的解析结果分布在多台服务器上的情况,设计并实现了一个分布式的文件管理系统,使用HDFS、Elastic Search、ETCD等组件对各类资源文件进行管理和检索。实验结果表明该系统在实际应用场景中具有较强的实用性,大幅提升了标注效率。后续需要考虑丰富标注功能,以适应更多的手工标注需求和算法扩展需求。
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